Google बार्ड आता है, माइक्रोसॉफ्ट के चैटजीपीटी टूल्स के लिए अधिक जिम्मेदार एआई प्रतिद्वंद्वी को पिच करता है

गूगल ने लॉन्च किया है चारण, इसका बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) और बिंग के भीतर माइक्रोसॉफ्ट के चैटजीपीटी-संचालित एआई टूल्स के प्रतिस्पर्धी और जल्द ही, Microsoft 365 ऐप्स पर.

Google बार्ड तक पहुंच खोलना शुरू कर रहा है, जो कहता है कि "आपकी उत्पादकता को बढ़ावा देगा, आपके विचारों को गति देगा और आपकी जिज्ञासा को बढ़ावा देगा"। आप प्रतीक्षा सूची के लिए bard.google.com पर साइन अप कर सकते हैं।

संशोधित, संवादात्मक खोज इंटरफ़ेस, जो आज से यूके और यूएस में कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध होगा, उपयोगकर्ताओं को सक्षम करेगा अधिक पुस्तकें पढ़ने, ब्लॉग पोस्ट की रूपरेखा तैयार करने में सहायता प्राप्त करने, क्वांटम भौतिकी के बारे में अधिक जानने, या कैंपिंग की योजना बनाने के सुझावों के लिए बार्ड के साथ विचार-मंथन करें यात्रा।

जबकि Microsoft बिंग एआई और इसकी अन्य चैटजीपीटी-संचालित सेवाओं के रोलआउट के साथ पूरी तरह से बोर हो गया है, Google सतर्क है और दावा करता है कि इसका जोर गुणवत्ता की जानकारी प्रदान करने पर है।

दरअसल, Google का ब्लॉग भेजा वास्तव में इस स्तर पर तकनीक के संभावित उपयोगों के बारे में काफी मंदी है, यह बताते हुए कि एलएलएम वास्तविक दुनिया के पूर्वाग्रहों और रूढ़ियों को सुदृढ़ कर सकते हैं, और भ्रामक जानकारी को आत्मविश्वास से प्रस्तुत कर सकते हैं।

कंपनी का कहना है कि हालांकि बार्ड जैसे बड़े भाषा मॉडल को हमेशा सब कुछ ठीक नहीं मिलेगा, लेकिन फीडबैक प्रदान करने के लिए यह कई क्षेत्रों के विशेषज्ञों पर निर्भर है। सीमित रोल आउट आज उस फीडबैक प्रक्रिया का हिस्सा है।

"हालांकि इस तरह की चुनौतियों से अवगत होना महत्वपूर्ण है, फिर भी एलएलएम के अविश्वसनीय लाभ हैं, जैसे मानव उत्पादकता, रचनात्मकता और जिज्ञासा को उछालना। और इसलिए, बार्ड का उपयोग करते समय, आपको अक्सर इसकी प्रतिक्रिया के कुछ भिन्न मसौदों का विकल्प मिलेगा ताकि आप अपने लिए सबसे अच्छा प्रारंभिक बिंदु चुन सकें। आप अनुवर्ती प्रश्न पूछते हुए वहां से बार्ड के साथ सहयोग करना जारी रख सकते हैं। और यदि आप एक विकल्प देखना चाहते हैं, तो आप हमेशा बार्ड को फिर से कोशिश कर सकते हैं," ब्लॉग पोस्ट कहता है।

Google टूल को Google खोज का पूरक कहता है। इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि आप वेब पर स्रोतों का पता लगाने के लिए एक पारंपरिक खोज के भीतर जानकारी की जाँच कर सकते हैं। यह वादा करता है कि आने वाले महीनों में खोज के भीतर गहरा एकीकरण होगा।

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